El uso de tecnología LiDAR ha revolucionado la recolección de datos geoespaciales, permitiendo levantamientos rápidos y precisos en diversas aplicaciones. Sin embargo, es importante comprender que la precisión de los datos obtenidos varía según el sistema utilizado. En este artículo, exploraremos las diferencias en precisión entre los sistemas LiDAR aéreo, terrestre y SLAM, el concepto de espesor de la nube de puntos y, finalmente, el impacto de la publicidad engañosa en la industria.
1. Diferencias de Precisión entre Sistemas LiDAR
Cada tecnología LiDAR tiene sus ventajas y limitaciones en términos de precisión y aplicabilidad. Comprender estas diferencias es clave para seleccionar el sistema adecuado según la necesidad del proyecto.
1.1 LiDAR Aéreo (Drones o Aviones)
El LiDAR aéreo es ampliamente utilizado en levantamientos topográficos, cartografía, monitoreo ambiental y planificación urbana, ya que permite recopilar datos en grandes extensiones en poco tiempo. Sin embargo, su precisión depende de varios factores:
- Precisión esperada: 5 cm a 15 cm dependiendo de la altitud de vuelo y la calidad del sistema GNSS/RTK.
- Factores que afectan la precisión:
- Altura de vuelo: A mayor altura, mayor dispersión de los puntos y menor precisión.
- Velocidad del dron: Vuelos demasiado rápidos pueden generar inconsistencias en la nube de puntos.
- Calidad del RTK: Si el dron pierde señal GNSS o RTK, la precisión disminuye drásticamente.
- Tipo de sensor: Sensores de gama alta pueden alcanzar mejor resolución y precisión.
1.2 LiDAR Terrestre (Escáneres Fijos o Móviles en Vehículos)
El LiDAR terrestre se utiliza para levantamientos de alta precisión en estructuras, edificaciones, infraestructura vial y arqueología. Este método permite generar modelos 3D con un nivel de detalle superior.
- Precisión esperada: 2 mm a 5 cm, dependiendo del tipo de escáner y la distancia de medición.
- Ventajas:
- Alta precisión y densidad de puntos.
- Ideal para aplicaciones en ingeniería y monitoreo estructural.
- Se pueden combinar varios escaneos para mejorar la cobertura.
- Desventajas:
- Más lento que el LiDAR aéreo.
- Requiere un posicionamiento estable y referencias geodésicas para máxima precisión.
1.3 LiDAR SLAM (Localización y Mapeo Simultáneo)
El LiDAR SLAM es una tecnología que permite el mapeo en entornos donde no hay señal GNSS, como túneles, minas, interiores de edificios y bosques densos.
- Precisión esperada: 2 cm a 20 cm, dependiendo del algoritmo de procesamiento y la calidad del sensor.
- Ventajas:
- No depende de GNSS, ideal para interiores o zonas de difícil acceso.
- Puede montarse en mochilas, vehículos o robots.
- Desventajas:
- Menos preciso que los sistemas RTK/GNSS.
- Puede acumular errores si no se calibra correctamente.
2. Espesor de la Nube de Puntos: Un Indicador de Precisión
El espesor de la nube de puntos se refiere a la dispersión de los puntos en una superficie teóricamente plana. Un menor espesor indica mayor precisión en la medición y un mejor ajuste de los puntos a la realidad.
En trabajos realizados con el DJI Zenmuse L2, hemos observado espesores de hasta 25 cm, lo que sugiere que la precisión real del sensor puede verse afectada por distintos factores.
2.1 Factores que afectan el espesor de la nube de puntos:
✅ Calidad del GNSS y RTK: Un RTK en estado FIX es crucial para minimizar errores en la georreferenciación. Si el RTK pierde conexión, los puntos pueden desplazarse y generar mayor espesor en la nube de puntos.
✅ Altitud y velocidad de vuelo: A mayor altitud y velocidad, el haz láser se dispersa más, lo que genera mayor espesor.
✅ Superficie escaneada:
- Materiales reflectantes pueden generar ruido en la nube de puntos.
- Vegetación densa genera múltiples retornos que afectan la precisión.
✅ Modo de escaneo del sensor:
- El modo de escaneo repetitivo mejora la densidad y calidad de los datos.
- El modo no repetitivo puede generar dispersión en los puntos.
3. Publicidad Engañosa en los Servicios LiDAR
Uno de los problemas más comunes en el sector de la topografía con drones es la exageración de la precisión en los levantamientos. En muchas ocasiones, se pueden encontrar afirmaciones como:
❌ «Nuestro levantamiento con DJI L2 tiene precisión milimétrica.»
❌ «El LiDAR de nuestro dron ofrece la misma precisión que una estación total.»
Estas afirmaciones pueden llevar a expectativas irreales en los clientes y generar desinformación en el sector. La precisión del DJI Zenmuse L2 es de 5 cm en condiciones ideales, por lo que es imposible alcanzar precisión milimétrica en coordenadas absolutas con este sistema.
3.1 Buenas Prácticas para Evitar la Desinformación
Para que un levantamiento LiDAR sea confiable, es fundamental seguir buenas prácticas:
- Uso de puntos de control: Son esenciales para verificar y corregir errores en los datos obtenidos.
- Calibración del sensor: Revisar que el sistema esté correctamente configurado y calibrado antes del vuelo.
- Procesamiento adecuado de los datos: Aplicar filtrado de ruido y clasificación de puntos para mejorar la precisión final.
- Educación y transparencia: Explicar claramente a los clientes qué precisión pueden esperar y en qué condiciones.
Conclusión
Cada sistema LiDAR tiene su rango de precisión dependiendo de su aplicación y condiciones de uso. Es fundamental que los profesionales sean transparentes y no exageren las capacidades de sus equipos para atraer clientes.
El DJI Zenmuse L2 es una herramienta potente para levantamientos topográficos, pero su precisión es del orden de 5 cm, por lo que es incorrecto afirmar que alcanza precisión milimétrica. La mejor forma de garantizar precisión en un levantamiento LiDAR es utilizando buenas prácticas, RTK FIX y puntos de validación para corroborar los datos obtenidos.
